概要

データ分析・機械学習などに興味がある初学者にとっては、機械学習のアルゴリズムなどが華やかに見えるかもしれませんが、環境設定と様々な基本的ツールへのアクセスができなければ、話がはじまりません。

本講座では、プログラミングの未経験者、もしくはPythonは触ったことがないという方でも、データ分析・機械学習に取り組むに当たって必須の、Jupyter Notebookの使い方から、データ分析・機械学習で必須のPythonライブラリの操作をハンズオンで学んでいただきます。

Pythonはプログラミング言語の中で、機械学習、深層学習の開発環境が最も整っている言語です。また、高級言語なので、他の言語と比べて比較的習得しやすいのが特徴です。本講座はハンズオン形式でPythonの文法を学んで頂き、講座内容を習得できれば自力でpythonを用いた開発が可能になります。

この講座で得られること

・Pythonの基本的な文法
・Jupyter Notebookの基本的な使い方

カリキュラム

1. 導入
2. jupyternotebookの使い方
3. pythonの基本事項
4. pythonの組み込み型
5. 制御文
6. 関数
7. クラス
8. 例外処理
9. 標準ライブラリ
10. 総合問題

対象者

・これから、データ分析、機械学習をはじめたい方
・Python未経験者のエンジニアの方
・将来的にデータサイエンティストになりたい方

講師

S Takahashi

東京大学教養学部広域化学科卒業。東京大学大学院総合文化広域科学専攻研究科修了。GPS将棋の開発者である金子知適研究室にてゲームAIの研究を行う。ゲームプログラミングワークショップ2014研究奨励賞受賞。東京大学広域科学専攻奨励賞受賞。

新卒で株式会社リコーに入社。情報システム部門で社内向けWebアプリケーションを作成する。また、WatsonやAzure AIなどのAI技術に関する調査も担当。その後、株式会社YTSを設立。オンラインや教室でのプログラミングセミナーを多数実施。基本的なプログラミングからAIに渡るまで、様々な内容を指導している。

会場へのアクセス方法

会場まで直接お越しください。

当日のお持物

ご自身のノートPC（必須）
筆記用具

【動作環境】
MacOSX 10.9 以上
Windows 7 以上（64bit必須）
メモリ4GB以上

通信環境に関して

Wi-Fiあり。

講座までの準備

Anaconda3-5.0.1以上のインストールをいただき、ブラウザでJupyterが表示できている状態まで事前に準備お願い致します。
ブラウザからhttp://localhost:8888/treeで表示されていることをご確認してください。

*準備ができていない場合、ハンズオン講座なので、ついてこれなくなってしまいます。

領収書

【Paypalでお支払いの場合】
PayPal発行の受領書が領収書となります。
受領書ページは、PayPalの支払い完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリックすると表示されます。
当社よりの重複しての領収書発行は行えません。
【Stripeでお支払いの場合】
Stripe発行の受領書が領収書となります。当社より重複しての領収書発行は行えません。

備考

• 最小遂行人数「4名」：開催日の2日前までに最小遂行人数に達しない場合は、中止となります。ただし、複数のチャンネルで募集を行っているため、本サイトでの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。
• 環境設定などでつまった場合、可能な限りフォローさせていただきますが、講義の流れを優先させていただきます。
• 勉強会内容を撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください。
• 個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお願いいたします。
• 講義コンテンツは全てスキルアップAIに帰属していますので、複製はご遠慮ください。

運営団体

スキルアップAI

https://www.skillupai.com/

講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.comまでお願いいたします。